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115年 - 115-2 專技高考_臨床心理師:臨床心理學總論(一)(包括偏差行為的定義與描述、偏差行為的成因)#142800(45題)
115年 - 115-2 專技高考_臨床心理師:臨床心理學總論(二)(包括心理衡鑑、心理治療)#142799(44題)
115年 - 115-2 專技高考_臨床心理師:臨床心理學基礎#142798(42題)
115年 - 115 連江縣國民中小學_新進教師聯合甄選試題:輔導專門科目#142792(40題)
115年 - 115-2 交通部航港局_船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_三等管輪(新):輪機保養及維修#142791(50題)
115年 - [無官方正解]115 國立臺灣大學_ 碩士班招生考試試題:英文B#142790(32題)
115年 - 115-2 交通部航港局_船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_三等管輪(新):輪機概論#142789(50題)
115年 - 115-2 交通部航港局_船員岸上晉升適任性評估筆試測驗_二等大管輪:輪機英文實作評估#142787(49題)
115年 - [無官方正解]115 國立中正大學_ 碩士班招生考試試題:英文#142786(50題)
115年 - 115-2 專技高考_營養師:團體膳食設計與管理#142785(44題)
最新試題
50. 貨櫃船進行裝卸貨櫃時,一般而言船體傾斜(listing)超過幾度吊車即很難作業? (A) 2 (B) 3 (C) 4 (D) 5
49. 有關精選礦粉之相關敘述,下列何者 錯誤 ? (A) 如果礦粉顏色發黑則說明其正在氧化中 (B) 每天至少測溫兩次 (C) 精礦粉單處冒煙時,可用掩埋法滅火 (D) 精礦粉燃燒起火時宜用CO₂滅火
48. 在運載煤礦航行中,應測定艙溫並做紀錄,如果溫度超過華氏多少度時且有連續上升之趨勢,表示該貨物有燃燒之危險? (A) 67 (B) 72 (C) 77 (D) 82
最新申論題
一、二等:本試卷共50題,每題2分,測驗成績達60分以上及格。 | 題號 | 題目 | 答案 | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
7. 在柴油發電機(Diesel Generator)的安全裝置測試中,試列舉測試項目有哪些?
6.請問燃料油的雜質成分中,觸媒粉粒(Catalytic fines)對引擎有何影響?
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家庭教育法
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民法 總則
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民法 編債
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法學緒論-法律之制定、修正與廢止
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法律之制定、修正與廢止
法學緒論-時效與競合
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法律之人、事、時、地效力
法學緒論-法律之制裁
描述:
公法上之制裁 私法上之制裁
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教師節送給教師的卡片上,那些題詞不妥當? (A)程門立雪 (B)春風化雨 (C)桃李滿門 (D)諄諄教誨。
7. 甲、青青河畔草,綿綿思遠道。遠道不可思,夙昔夢見之。夢見在我傍,忽覺在他鄉。他鄉各異縣,輾轉不可見。枯桑知天風,海水知天寒。入門各自媚,誰肯相為言?客從遠方來,遺我雙鯉魚。呼兒烹鯉魚,中有尺素書。長鏡讀素書,書中竟何如?上言加餐飯,下言常相憶。心、上邪!我欲與君相知,長命無絕衰。山無陵,江水為竭,冬雷震震,夏雨雪,天地合,乃敢與君絕。 (上邪) 關於這二首詩所流露的情思,下列敘述何者正確?(A) 「枯桑知天風,海水知天寒」是以外在景物比擬與所思之人的距離遙遠。(B) 「上言加餐飯,下言常相憶」是作者對遠行未歸之人的殷殷叮嚀。(C) 「入門各自媚,誰肯相為言」意謂良人變心,無法承受打擊。(D) 「山無陵,江水為竭,冬雷震震,夏雨雪」藉由誇大天地、氣候的變化,來加重誓詞的分量,強調作者的情意不可能改變。
32. 關於摩爾斯燈號通信,下列敘述何者錯誤? (A) 收信船台收到發送船台“DE + 發送船台呼號”信號後,發送“發送船台呼號 + DE + 接收船台呼號”作為回覆 (B) 「———(點、劃、點、劃、點、劃)」:表小數點符號,使用在有小數點的位置 (C) 「—————(劃、點、劃、劃、劃、劃、點、點)」我將利用國際信號代碼與貴台通訊 (D) 摩爾斯燈號信文結束階段發信台以「———(點、劃、點、劃、點)」表示之
8.某公司第一次建立AI銷售預測專案,團隊想依序完成問題定義、資料理解、資料準備、模型建立、評估與部署。此流程最接近下列哪一種資料分析專案方法?(A)CRISP-DM資料探勘流程(B)單純系統備份流程(C)固定資產盤點流程(D)網頁版型設計流程
10.某資料科學團隊在建立房價預測模型前,先用完整資料集計算平均值與標準差,再將資料切分為訓練集與測試集。上線後發現模型評估結果過度樂觀。下列何者最能說明問題所在?(A)在資料切分前使用完整資料計算標準化統計量,可能造成資料洩漏(B)標準化一定會降低模型準確率,因此不應使用(C)測試資料應參與模型訓練,才能提升泛化能力(D)只要資料量夠大,資料切分順序不會影響評估
11.某電商平台的顧客資料表中,「地區」欄位包含台北、新北、桃園等類別。若團隊要將此欄位提供給一般機器學習模型使用,且不希望模型誤以為地區之間有大小順序,最適合的處理方式為何?(A)Label Encoding,將台北設為1、新北設為2、桃園設為3(B)One-hot Encoding,將各地區轉為獨立二元欄位(C)直接刪除地區欄位,避免任何分析(D)將所有地區合併為同一類別,以降低資料量